(Üretken Yapay Zeka Çağında İnsan Kaynaklarının Görünmeyen Riski)
Sırada bir başka çalışmamız var: Değerli doktora öğrencim Yelda İnanç ve kıymetli meslektaşım Doç. Dr. İlknur Çevik-Tekin‘le birlikte yaptığımız ve bir süre önce yayınlanan kitap bölümü.
İnsan kaynakları yönetimi uzun süredir dönüşüyor.
Ama ilk kez bu kadar hızlı,
bu kadar derin,
ve bu kadar sorgulanmadan…
Yapay zeka artık İK süreçlerine entegre oluyor:
- İşe alım,
- Performans yönetimi,
- Eğitim ve gelişim ve
- Çalışan bağlılığı.
Ve sistem şunu söylüyor:
Daha verimliyiz.
Ama kritik soru şu:
Daha iyi miyiz?
Verimlilik Artıyor, Karar Kalitesi Ne Oluyor?
Yapay zeka işe alım süreçlerini hızlandırıyor.
- Adaylar daha hızlı eleniyor,
- Süreçler otomatikleşiyor ve
- Chatbotlar aday deneyimini iyileştiriyor.
Ama şu soru çoğu zaman sorulmuyor:
Doğru adayı mı seçiyoruz?
Yoksa yalnızca daha hızlı mı eliyoruz?
Algoritmalar önyargıyı azaltma potansiyeline sahip.
Ama aynı zamanda şu riski taşır:
Mevcut önyargıları ölçeklendirmek.
Performans Yönetimi: Daha Fazla Veri, Daha Az Anlam mı?
Geleneksel performans sistemleri yerini gerçek zamanlı geri bildirimlere bırakıyor.
Veri artıyor.
Ölçüm artıyor.
İçgörü üretildiği varsayılıyor.
Ama daha önce de değindiğim önemli bir şey var:
Ölçmek, anlamak değildir.
Eğer sistem yanlış şeyi ölçüyorsa, yapay zeka o yanlışı mükemmelleştirir.
Ve işletme şunu zanneder:
Daha objektifiz.
Kişiselleştirme: Gelişim mi, Yönlendirme mi?
Üretken yapay zeka çalışanlara özel öğrenme yolları sunuyor.
Upskilling.
Reskilling.
Sürekli gelişim.
Hepsi doğru kavramlar.
Hiç itirazım yok ama kritik soru şu:
Bu sistemler çalışanı mı geliştiriyor?
Yoksa işletmelerin ihtiyacına göre mi şekillendiriyor?
Çünkü kişiselleştirme her zaman özgürlük değildir.
Bazen sadece daha sofistike bir yönlendirmedir.
Çalışan Bağlılığı: Ölçülen Duygu Gerçek midir?
Duygu analizi araçları,
- Çalışan geri bildirimlerini analiz ediyor,
- Bağlılık seviyelerini ölçüyor ve
- Ayrılma riskini tahmin ediyor.
Ama şu soruyu sormadan bu sistemlere güvenmek risklidir:
Ölçülen duygu, yaşanan duygu mudur?
İnsan davranışı bağlamdan koparıldığında, algoritma yalnızca yüzeyi okur.
Derinliği değil.
Asıl Tartışma: Otomasyon mu, Artırma mı?
Literatür önemli bir ayrım yapıyor:
- Otomasyon → işin yerini alma ve
- Artırma → insanı güçlendirme.
Teoride herkes artırmadan yana.
Pratikte ise sistemler çoğu zaman otomasyona kayıyor.
Çünkü otomasyon ölçülebilir.
Artırma ise daha karmaşıktır.
Ve işletmeler genellikle şunu seçer:
Kolay olanı…
Güven: En Kritik Ama En Az Tasarlanan Alan
Yapay zekanın İK’ya entegrasyonu teknik bir problem değildir.
Bir güven problemidir.
Çalışanlar şunları bilmek ister:
- Nasıl değerlendiriliyorum?
- Hangi veri kullanılıyor?
- Bu sistem neye göre karar veriyor?
Eğer bu soruların cevabı yoksa, sistem ne kadar gelişmiş olursa olsun şu sonuç ortaya çıkar:
Güvensizlik…
Ve güvensizlik varsa, performans sürdürülebilir değildir.
Etik: Sorun Değil, Tasarım Meselesi
Veri gizliliği, algoritmik önyargı, teknoloji bağımlılığı…
Bunlar genellikle “risk” olarak tanımlanır.
Ama aslında daha temel bir sorunun sonucudur:
Yanlış sistem tasarımı.
Eğer,
- Veri şeffaf değilse,
- Algoritma hesap verebilir değilse ve/veya
- İnsan kararı sistemden dışlanmışsa etik sorunlar kaçınılmazdır.
Bibliyometrik Gerçek: İlgi Artıyor, Olgunluk İse Tartışmalı
2017 sonrası literatürde ciddi bir artış var.
2022’de zirveye ulaşıyor.
ABD ve Çin başı çekiyor.
Türkiye de bu alanda yer almaya başlıyor.
Ama bu artış şu anlama gelmez:
Anlayış derinleşiyor.
Çoğu zaman şu anlama gelir:
Konu hızla büyüyor.
Ve hızlı büyüyen her alan gibi, henüz yeterince sorgulanmıyor.
Sonuç: Daha Akıllı İK Mı, Daha Hızlı Yanılsama Mı?
Daha önce de ifade ettiğim gibi,
- Yanlış performans sistemi → yanlış davranışa yol açar,
- Yanlış ödül sistemi → yanlışı teşvik eder ve
- Yanlış tasarım → doğru sonuç üretmez.
Aynı şey burada da geçerli:
Yapay zeka, doğru sistemi güçlendirir.
Yanlış sistemi hızlandırır.
İK’nın geleceği teknolojiyle değil, tasarımla belirlenecek.
Belki de asıl soru şudur:
Yapay zekayı insanı anlamak için mi kullanıyoruz?
Yoksa insanı ölçülebilir hale getirmek için mi?
Bir düşünün derim…
Bir sonraki yazımda görüşmek üzere.
Kaynakça
- Altuntaş, G., Inanc, Y., and Cevik-Tekin, I. (2025). A bibliometric review on the use of artificial intelligence in human resources management (İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ kullanımına ilişkin bibliyometrik bir inceleme). A. Ara (Ed.) Human resource management in the age of generative AI in (pp. 1-46). IGI Global.
